🐼 Clase 40 — Introducción a Pandas: Series y DataFrames🐍

🐼 Clase 40 — Introducción a Pandas: Series y DataFrames🐍


👋 ¡Bienvenidos nuevamente a mi curso “Aprende Python desde 0”!
Hoy comenzamos una de las fases más emocionantes: el análisis de datos con Pandas 📊

Si NumPy fue el músculo matemático, Pandas es el cerebro del análisis estructurado.
Con él podrás manejar, limpiar y analizar grandes volúmenes de datos fácilmente.


💡 ¿Qué es Pandas?

Pandas es una librería que nos permite trabajar con datos en forma de tabla, parecida a una hoja de Excel, pero con toda la potencia de Python.

Sus dos estructuras principales son:

Series: una columna (unidimensional).

DataFrame: una tabla completa (bidimensional).


🧩 Ejemplo 1: Creando una Serie

import pandas as pd

serie = pd.Series([10, 20, 30, 40])
print(serie)

📊 Resultado:

0 10
1 20
2 30
3 40
dtype: int64

💬 Cada número tiene un índice (0, 1, 2, 3), igual que las filas en Excel.


📋 Ejemplo 2: Creando un DataFrame

import pandas as pd

data = {
'Nombre': ['Ana', 'Luis', 'María', 'Pedro'],
'Edad': [23, 31, 28, 35],
'Ciudad': ['Quito', 'Lima', 'Bogotá', 'Santiago']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

📊 Resultado:

Nombre Edad Ciudad
0 Ana 23 Quito
1 Luis 31 Lima
2 María 28 Bogotá
3 Pedro 35 Santiago



🧠 Operaciones básicas:

print(df.head()) # Primeras filas
print(df.info()) # Información general
print(df.describe()) # Estadísticas básicas

Con esto puedes entender tu dataset en segundos ⏱️


🎯 Reto del día:
Crea tu propio DataFrame con 5 registros y 3 columnas:

Nombre del producto

Precio

Categoría


Luego usa df.describe() para conocer su resumen estadístico.


📅 Mañana seguimos con la Clase 41 de mi curso “Aprende Python desde 0”,
donde aprenderás a cargar datos reales desde archivos CSV y Excel usando Pandas 💾

BY MARCELO SOLIS — TRANSFORMA TUS DATOS EN DECISIONES

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